У мене є список, який містить значення, одне із значень, яке я отримав, - 'nan'

countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France']

Я намагався його видалити, але щоразу отримую повідомлення про помилку

cleanedList = [x for x in countries if (math.isnan(x) == True)]
TypeError: a float is required

Коли я спробував це:

cleanedList = cities[np.logical_not(np.isnan(countries))]
cleanedList = cities[~np.isnan(countries)]

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

Питання змінилося, тому відповідь має:

Рядки не можна перевірити за допомогою, math.isnanоскільки це передбачає аргумент float. У вашому countriesсписку у вас є поплавці та рядки.

У вашому випадку має бути достатньо наступного:

cleanedList = [x for x in countries if str(x) != 'nan']

Стара відповідь

У вашому countriesсписку літералом 'nan'є рядок, а не плаваюча програма Python, nanщо еквівалентно:

float('NaN')

У вашому випадку має бути достатньо наступного:

cleanedList = [x for x in countries if x != 'nan']

Проблема полягає в тому, що np.isnan()неправильно обробляються значення рядків. Наприклад, якщо ви це зробите:

np.isnan("A")
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

Однак версія pand pd.isnull()працює для числових і рядкових значень:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

На вашому прикладі де ...

countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France']

Оскільки nan не дорівнює nan (nan! = Nan), а країни [0] = nan, слід дотримуватися наступного:

countries[0] == countries[0]
False

Однак

countries[1] == countries[1]
True
countries[2] == countries[2]
True
countries[3] == countries[3]
True

Отже, має працювати наступне:

cleanedList = [x for x in countries if x == x]

import numpy as np

mylist = [3, 4, 5, np.nan]
l = [x for x in mylist if ~np.isnan(x)]

Це повинно видалити весь NaN. Звичайно, я припускаю, що тут йдеться не про рядок, а про фактичний NaN ( np.nan).

використовуйте химерну індексацію numpy :

In [29]: countries=np.asarray(countries)

In [30]: countries[countries!='nan']
Out[30]: 
array(['USA', 'UK', 'France'], 
      dtype='|S6')

якщо ви перевіряєте тип елемента

type(countries[1])

результат буде <class float> таким, що ви зможете використовувати наступний код:

[i for i in countries if type(i) is not float]

Мені подобається видаляти відсутні значення з такого списку:

list_no_nan = [x for x in list_with_nan if pd.notnull(x)]

У вашому прикладі 'nan'є рядок, тому замість використання isnan()просто перевірте рядок

подобається це:

cleanedList = [x for x in countries if x != 'nan']

Інший спосіб зробити це включатиме використання такого фільтру :

countries = list(filter(lambda x: str(x) != 'nan', countries))

Я помітив, що Pandas, наприклад, поверне 'nan' для порожніх значень. Оскільки це не рядок, вам потрібно перетворити його в один, щоб відповідати йому. Наприклад:

ulist = df.column1.unique() #create a list from a column with Pandas which 
for loc in ulist:
    loc = str(loc)   #here 'nan' is converted to a string to compare with if
    if loc != 'nan':
        print(loc)